가설검정 이해: 검정통계량, 귀무가설, 대립가설, p-value, 유의수준 (significance level), 임계값 (critical value) 개념 정리 (본질)
가설검정의 직관부터 검정통계량의 의미, 귀무가설·대립가설·p-value·유의수준·임계값까지 예시 하나로 정리.
Data Analysis & Statistics
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![평균치(t) 검정 t test 구현 [One, Two, Paired Samples t-test : Python feat. SciPy & Statsmodels]](assets/posts/t-test/cover.webp)
평균치(t) 검정 t test 구현 [One, Two, Paired Samples t-test : Python feat. SciPy & Statsmodels]
이전 글의 t검정 이론을 그대로 SciPy 코드로 — ttest_1samp·ttest_ind(equal_var)·ttest_rel 세 함수와 axis 옵션, 손계산과 일치 확인.
중심극한 정리 (Central Limit Theorem) : 정의 및 실험 & 용도
표본 크기가 커지면 어떤 분포든 표본평균은 정규분포에 수렴 — 5가지 분포 실험으로 확인하고, CLT가 추정·신뢰구간에 왜 중요한지.
평균치 검정 : t검정 [One, Two(Student's & Welch's), Paired Samples t-test]
두 집단 평균이 다른 게 진짜 차이인지 단순 변동성인지 — t검정의 당위성·가정(정규성·등분산성)·종류별 계산 예시.
신뢰구간(Confidence Interval) — 의미·직관, 그리고 흔한 오해
신뢰구간이 왜 등장했는지부터, 가설검정 관점, 그리고 '신뢰구간 안에 있을 확률 95%'라는 흔한 오해의 진실까지.
자유도(Degree Of Freedom)란 & 모분산 추정과 자유도 (n-1)
표본분산은 왜 n이 아니라 n-1로 나눌까? 과소추정 보정과 자유도 두 관점으로 분산의 본질을 정리.
불확실성, 변동성, 분산 (feat 확률의 본질)
확률의 본질을 불확실성·변동성·분산 세 개념으로 연결해 정리. 분산이 왜 '평균으로부터의 거리'로 정의되는지 직관까지.